1、LIMIT 語句

分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對於下面簡單的語句，一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 欄位上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，效能迅速提升。

SELECT * 
FROM   operation 
WHERE  type = 'SQLStats' 
       AND name = 'SlowLog' 
ORDER  BY create_time 
LIMIT  1000, 10;

好吧，可能90%以上的 DBA 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程式設計師仍然會抱怨：我只取10條記錄為什麼還是慢？

要知道資料庫也並不知道第1000000條記錄從什麼地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種效能問題，多數情形下是程式設計師偷懶了。

在前端資料瀏覽翻頁，或者大資料分批匯出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成引數作為查詢條件的。SQL 重新設計如下：

SELECT   * 
FROM     operation 
WHERE    type = 'SQLStats' 
AND      name = 'SlowLog' 
AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00' 
ORDER BY create_time limit 10;

在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著資料量的增長而發生變化。

2、隱式轉換

SQL語句中查詢變數和欄位定義型別不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：

mysql> explain extended SELECT * 
     > FROM my_balance b 
     > WHERE b.bpn = 14000000123 
     > AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中欄位 bpn 的定義為 varchar(20)，MySQL 的策略是將字串轉換為數字之後再比較。函式作用於表欄位，索引失效。

上述情況可能是應用程式框架自動填入的引數，而不是程式設計師的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。

3、關聯更新、刪除

雖然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的最佳化。對於更新或刪除需要手工重寫成 JOIN。

比如下面 UPDATE 語句，MySQL 實際執行的是迴圈/巢狀子查詢（DEPENDENT SUBQUERY)，其執行時間可想而知。

UPDATE operation o 
SET    status = 'applying' 
WHERE  o.id IN (SELECT id 
                FROM   (SELECT o.id, 
                               o.status 
                        FROM   operation o 
                        WHERE  o.group = 123 
                               AND o.status NOT IN ( 'done' ) 
                        ORDER  BY o.parent, 
                                  o.id 
                        LIMIT  1) t);

執行計劃：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY | o | index |               | PRIMARY | 8       | | 24   | Using where; Using temporary |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | |       | |         | |       | | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3  | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

重寫為 JOIN 之後，子查詢的選擇模式從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED，執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o 
       JOIN  (SELECT o.id, 
                            o.status 
                     FROM   operation o 
                     WHERE  o.group = 123 
                            AND o.status NOT IN ( 'done' ) 
                     ORDER  BY o.parent, 
                               o.id 
                     LIMIT  1) t
         ON o.id = t.id 
SET    status = 'applying'

執行計劃簡化為：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY |       | |               | |         | |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

4、混合排序

MySQL 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升效能的。

SELECT * 
FROM   my_order o 
       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id 
ORDER  BY a.is_reply ASC, 
          a.appraise_time DESC 
LIMIT  0, 20

執行計劃顯示為全表掃描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra 
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| 1 | SIMPLE | a | ALL | idx_orderid | NULL | NULL | NULL | 1967647 | Using filesort |
|  1 | SIMPLE | o | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

由於 is_reply 只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從1.58秒降低到2毫秒。

SELECT * 
FROM   ((SELECT *
         FROM   my_order o 
                INNER JOIN my_appraise a 
                        ON a.orderid = o.id 
                           AND is_reply = 0 
         ORDER  BY appraise_time DESC 
         LIMIT  0, 20) 
        UNION ALL 
        (SELECT *
         FROM   my_order o 
                INNER JOIN my_appraise a 
                        ON a.orderid = o.id 
                           AND is_reply = 1 
         ORDER  BY appraise_time DESC 
         LIMIT  0, 20)) t 
ORDER  BY  is_reply ASC, 
          appraisetime DESC 
LIMIT  20;

5、EXISTS語句

MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然採用巢狀子查詢的執行方式。如下面的 SQL 語句：

SELECT *
FROM   my_neighbor n 
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
              ON n.id = sra.neighbor_id 
                 AND sra.user_id = 'xxx' 
WHERE  n.topic_status < 4 
       AND EXISTS(SELECT 1 
                  FROM   message_info m 
                  WHERE  n.id = m.neighbor_id 
                         AND m.inuser = 'xxx') 
       AND n.topic_type <> 5

執行計劃為：

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
|  1 | PRIMARY | n | ALL |  | NULL | NULL | NULL | 1086041 | Using where |
| 1 | PRIMARY | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref |  | idx_message_info | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

去掉 exists 更改為 join，能夠避免巢狀子查詢，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n 
       INNER JOIN message_info m 
               ON n.id = m.neighbor_id 
                  AND m.inuser = 'xxx' 
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
              ON n.id = sra.neighbor_id 
                 AND sra.user_id = 'xxx' 
WHERE  n.topic_status < 4 
       AND n.topic_type <> 5

新的執行計劃：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
|  1 | SIMPLE | m | ref | | idx_message_info | 122     | const |    1 | Using index condition |
| 1 | SIMPLE | n | eq_ref | | PRIMARY | 122 | ighbor_id | 1 | Using where |
|  1 | SIMPLE | sra | ref | | idx_user_id | 123     | const |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

6、條件下推

外部查詢條件不能夠下推到複雜的檢視或子查詢的情況有：

聚合子查詢；
含有 LIMIT 的子查詢；
UNION 或 UNION ALL 子查詢；
輸出欄位中的子查詢；

如下面的語句，從執行計劃可以看出其條件作用於聚合子查詢之後：

SELECT * 
FROM   (SELECT target, 
               Count(*) 
        FROM   operation 
        GROUP  BY target) t 
WHERE  target = 'rm-xxxx'

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key0> | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |
| 2 | DERIVED | operation | index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL | 20 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

確定從語義上查詢條件可以直接下推後，重寫如下：

SELECT target, 
       Count(*) 
FROM   operation 
WHERE  target = 'rm-xxxx' 
GROUP  BY target

執行計劃變為：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

關於 MySQL 外部條件不能下推的詳細解釋說明請參考文章：

7、提前縮小範圍

先上初始 SQL 語句：

SELECT * 
FROM   my_order o 
       LEFT JOIN my_userinfo u 
              ON o.uid = u.uid
       LEFT JOIN my_productinfo p 
              ON o.pid = p.pid 
WHERE  ( o.display = 0 ) 
       AND ( o.ostaus = 1 ) 
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15

該SQL語句原意是：先做一系列的左連線，然後排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最後一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE | o | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL |
|  1 | SIMPLE | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

由於最後 WHERE 條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對 my_order 排序提前縮小資料量再做左連線。SQL 重寫後如下，執行時間縮小為1毫秒左右。

SELECT * 
FROM (
SELECT * 
FROM   my_order o 
WHERE  ( o.display = 0 ) 
       AND ( o.ostaus = 1 ) 
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15
) o 
     LEFT JOIN my_userinfo u 
              ON o.uid = u.uid 
     LEFT JOIN my_productinfo p 
              ON o.pid = p.pid 
ORDER BY  o.selltime DESC
limit 0, 15

再檢查執行計劃：子查詢物化後（select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句後，實際執行時間變得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL |     15 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | PRIMARY | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL |
|  1 | PRIMARY | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
| 2 | DERIVED | o | index | NULL | idx_1 | 5 | NULL | 909112 | Using where |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

8、中間結果集下推

再來看下面這個已經初步最佳化過的例子(左連線中的主表優先作用查詢條件)：

SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      ( 
              SELECT   resourceid 
              FROM     my_distribute d 
                   WHERE    isdelete = 0 
                   AND      cusmanagercode = '1234567' 
                   ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN 
          ( 
              SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
              FROM     my_resources 
                   GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

那麼該語句還存在其它問題嗎？不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的效能下降。

其實對於子查詢 c，左連線最後結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的資料。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      ( 
                   SELECT   resourceid 
                   FROM     my_distribute d 
                   WHERE    isdelete = 0 
                   AND      cusmanagercode = '1234567' 
                   ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN 
          ( 
                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
                   FROM     my_resources r, 
                            ( 
                                     SELECT   resourceid 
                                     FROM     my_distribute d 
                                     WHERE    isdelete = 0 
                                     AND      cusmanagercode = '1234567' 
                                     ORDER BY salecode limit 20) a 
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
                   GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫：

WITH a AS 
( 
         SELECT   resourceid 
         FROM     my_distribute d 
         WHERE    isdelete = 0 
         AND      cusmanagercode = '1234567' 
         ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      a 
LEFT JOIN 
          ( 
                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
                   FROM     my_resources r, 
                            a 
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
                   GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

總結

資料庫編譯器產生執行計劃，決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有資料庫的編譯器都不是盡善盡美的。

上述提到的多數場景，在其它資料庫中也存在效能問題。瞭解資料庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高效能的SQL語句。

程式設計師在設計資料模型以及編寫SQL語句時，要把演算法的思想或意識帶進來。

編寫複雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小資料庫的負擔。

MySQL 效能最佳化：8 種常見 SQL 錯誤用法！